| 版本号 | 功能描述 |
|---|---|
| V7.0 | 趋势反转 + 三模型叠加涨 + 蓝绿距 + 真实价格 + 集合竞价 + 实时趋势预测 |
| V6.0 | 趋势反转 + 三模型叠加涨 + 蓝绿距 + 真实价格 + 集合竞价 |
| V5.0 | 趋势反转 + 三模型叠加涨 + 蓝绿距 + 真实价格 |
| V4.0 | 异常放量 + 三模型叠加涨 |
| V3.0 | 双模型 |
| V2.0 | 日线-涨跌停池 + 资金流入 + 第一个红 |
| V1.0 | 日线-涨跌停池 |
V7.0 趋势反转 + 三模型叠加涨 + 蓝绿距 + 真实价格 + 集合竞价 + 实时趋势预测 V6.0 趋势反转 + 三模型叠加涨 + 蓝绿距 ...
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volumeAnomaly 交易量探测器生成的每日的异常交易量...
| 一级分类 | 二级分类 | 项目名 | 简介 | 地址 |
|---|---|---|---|---|
| AI | 智能体框架 | LangChain | ||
| AI-开发框架 | 多智能体协作框架 | AutoGen | ||
| AI | LLM（大语言模型）应用开发平台 | BiSheng | ||
| AI | 多智能体框架 | MetaGPT | ||
| AI | 开源大模型 | DeepSeek | ||
| AI | 金融大模型 | FinRobot | ||
| AI | FinGPT | |||
| AI | FinNLP | |||
| 量化 | 量化交易平台 | vnpy | 基于Python的开源量化交易平台开发框架 | github |
| 量化 | 量化交易框架 | AlphaPy | ||
| AI量化 | 知识库 | quant-wiki | ... |
在当今复杂多变的金融市场中，投资者面临着诸多挑战，如海量的信息、瞬息万变的股价走势以及难以捉摸的市场趋势。为了帮助投资者更好地应对这些挑战，投顾智能体应运而生，它集成了一系列强大的功能，旨在为投资者提供精准、高效且智能化的投资决策支持。
股价预测：投顾智能体运用先进的机器学习算法和深度学习模型，对历史股价数据、公司财务报表、宏观经济指标以及行业动态等多维度数据进行深入分析。通过挖掘这些数据中的潜在规律和相关性，智能体能够预测股价在未来一段时间内的走势。例如，它可以根据某公司过去的盈利增长趋势、市场份额变化以及近期的重大事件，结合宏观经济环境中的利率变动、通...
以下是一个关于“AI from zero to hero”一年的视频课程大纲：
第一季度：基础构建（第 1 - 3 个月）
第二季度：机器学习深入（第 4 - 6 个月）
以下是一份补充了人工智能、机器学习和深度学习相关内容的“个人量化全栈开发 - 自研课程”大纲：
本课程旨在培养学员成为具备全栈开发能力且能运用人工智能技术的量化开发者，全面涵盖前端、后端、数据库、量化策略开发以及人工智能相关领域知识，通过丰富的实际项目案例，使学员掌握从数据获取、分析到可视化展示，以及构建智能量化交易系统的综合技能，为进入量化金融与人工智能融合的前沿领域或提升个人专业能力奠定坚实基础。
智能采集引擎的技术方案可以从以下几个方面进行规划，具体的技术栈和架构选择会根据需求和资源来定。以下是一个可能的方案框架：